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期刊信息/Journal information
哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
哈尔滨商业大学
哈尔滨商业大学学报（自然科学版）

哈尔滨商业大学

季宇彬

双月刊

1672-0946

hsdxb@163.com；zirxb@hrbcu.edu.cn

0451-84844417

150076

哈尔滨市道里区通达街138号

哈尔滨商业大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Harbin University of Commerce(Natural Sciences Edition)CSTPCD
查看更多>>本刊是中国科技核心期刊，中国学术期刊综合评价数据库来源期刊和中国科学引文数据库来源期刊，并被美国化学文摘、俄罗斯文摘、美国剑桥文摘收录，是由哈尔滨商业大学主办的理工科综合性学术期刊，国内外公开发行。
正式出版
收录年代

    草苁蓉抗衰老作用的网络药理学研究

    杨雪晶杨辉萍张天雷
    131-138页
    查看更多>>摘要：通过网络药理学和分子对接探讨草苁蓉抗衰老的活性成分、关键靶点及潜在分子机制，为草苁蓉抗衰老的开发提供依据。使用TCMSP和HERB数据库获得草苁蓉的活性成分和靶点;通过OMIM、GeneCards、DisGeNET数据库获取与衰老相关靶点;运用Venny 2。1。0 平台获得交集靶点;采用STRING平台和Cytoscape 3。9。1 软件制作PPI网络;运用DAVID 数据库和微生信在线平台对交集靶点进行 GO 和 KEGG 分析;运用Openbabel、Autodock、PyMOL等软件，PLIP等平台进行分子对接验证和可视化处理。从草苁蓉中筛选得到活性成分30 个，成分靶点436 个，与衰老相关靶点1 814 个;成分-疾病交集靶点共215 个。GO和KEGG分析发现，草苁蓉的抗衰老作用涉及了对细胞凋亡的负反馈、对药物的反应等多个生物学过程，交集靶点主要富集在癌症、PI3K-AKT信号传导、MAPK信号传导等20 条核心通路上;分子对接结果表明，草苁蓉中的齐墩果酸、3-表齐墩果酸和草苁蓉纳拉苷与关键靶点GAPDH、AKT1、IL6 具有良好的结合潜能。草苁蓉通过齐墩果酸、3-表齐墩果酸和草苁蓉纳拉苷等成分，作用于 GAPDH、AKT1、IL6 等关键靶点，参与PI3K-Akt信号通路、MAPK信号通路、HIF-1 信号通路等多种途径，发挥RNA聚合酶Ⅱ转录因子活性，细胞凋亡的负反馈，对药物的反应等作用，从而发挥抗衰老的作用。

    草苁蓉抗衰老网络药理学分子对接作用机制

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    基于网络药理学的乳腺康注射液治疗乳腺癌机制

    刘扭蔡庭玮张洁贾绍华...
    139-146页
    查看更多>>摘要：利用网络药理学和分子对接技术探讨乳腺康注射液治疗乳腺癌(Breast Canc-er，BC)的有效成分和作用机制。通过TCMSP数据库和查询文献获取乳腺康注射液中的中药活性成分及其作用靶点，检索乳腺癌疾病相关靶点，两者取交集后，使用Cytoscape 3。9。0 建立"药物-成分-共同靶点"网络。将共同靶点输入String数据库，构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络图。将相同的靶基因输入DAVID 数据库进行基因本体(gene ontology，GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG)富集分析。根据活性成分节点和靶点的适当参数进行排序，使用PyMol软件对筛选到的靶基因编码的蛋白质和核心成分进行分子对接。共筛选出 106个潜在活性成分和891 个作用靶点，乳腺癌疾病相关靶点1 341 个，药物疾病交集靶点为236 个，PPI网络及拓扑学分析显示TP53、EGFR、VEGFA、ESR1、HRAS、STAT3、CC-ND1、SRC等是乳腺康注射液治疗BC的核心靶点。GO功能富集分析显示主要参与酶的调控、RNA转录等生物过程。KEGG通路富集分析得到了癌症信号通路、PIK3/AKT、Hepatitis B等20 条相关性最高的通路。将核心靶点编码蛋白与活性成分对接，结果良好。通过网络药理学探讨和分子对接验证，显示乳腺康注射液可能通过多靶点、多信号通路发挥干预乳腺癌的形成和治疗疾病的作用。

    乳腺康注射液乳腺癌网络药理学分子对接作用机制TP53

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    火麻仁多肽泡腾片的制备工艺优化

    陶悦王孜硕张坤熊志伟...
    147-156页
    查看更多>>摘要：通过单因素分析和响应面试验来探究火麻仁多肽泡腾片制备的最优工艺及其质量标准评价。以综合评分为指标，考察辅料的配比与添加量，采用响应面法设计出最优方案。通过筛选最优方案为润滑剂添加量为 4。58%、崩解剂添加量为 43。35%、崩解剂配比为1。2∶1、矫味剂添加量为1。82%。并对火麻仁多肽泡腾片进行质量标准评价及初步稳定性考察，以多肽泡腾片的外观性状、硬度、崩解时限、pH值、脆碎度、微生物限度等作为检测指标。结果表明，均符合《中国药典》相关规定，具有良好的稳定性。通过单因素和响应面试验对火麻仁多肽进行了系统研究，为火麻仁多肽泡腾片制备提供了理论参考和指导。

    火麻仁多肽泡腾片响应面综合评分工艺优化

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    基于行为轮廓的二维傅里叶变换流程预测

    熊正云
    157-166页
    查看更多>>摘要：现有的预测性流程监控大多数侧重于深度学习技术，很少有将流程中的行为与此结合。针对这一问题，结合行为关系提出了一个基于二维离散傅里叶变换的流程预测方法，对流程的下一个活动进行预测。将数据进行预处理，利用数据转换工程将时间数据转换为包括活动通道和性能通道的二维空间数据，对活动之间的行为关系进行活动行为编码，并将得到的矩阵进行二维离散傅里叶变换，输入CNN网络中进行训练并预测。使用仿真事件日志和真实事件日志进行评估，在仿真数据集和Helpdesk数据的测试集、BPIC12W数据的测试集上，本文方法预测准确度相比于CNN方法分别提高了2。57%、4。63%和1。67%。实验结果展示了本文方法能有效地提高流程预测的准确度。

    预测性流程监控行为轮廓数据转换行为编码傅里叶变换活动预测

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    融合随机森林与SHAP的恶意加密流量预测模型

    吴燕
    167-178页
    查看更多>>摘要：加密流量保护用户隐私信息的同时也会隐藏恶意行为，尽早发现恶意加密流量是抵御不同网络攻击(如分布拒绝式攻击、窃听、注入攻击等)和保护网络免受入侵的关键手段。传统基于端口、深度包检测等恶意流量检测方法难以对抗代码混淆、重新包装等复杂攻击，而基于机器学习的方法也存在误报率高和决策过程难以理解的问题。为此，提出一种恶意加密流量检测高可解释性模型EPMRS，以弥补现有研究在性能与可解释性上存在的局限性。在数据去重，重编码及特征筛选等数据预处理的基础上，基于随机森林构建恶意加密流量检测模型，并与逻辑回归、KNN、LGBM等10 种主流机器学习模型进行5 折交叉验证的实验对比;基于SHAP框架从整体模型、核心风险特征交互效应及样本决策过程三个不同的层面，全面增强恶意加密流量检测模型的可解释性。EPMRS在MCCCU数据集的实证结果表明，EPMRS对未知加密恶意流量的检测准确率达到99。996%、误识别率为 0。000 3%，与已有工作相比，性能指标平均提升了 0。287 175%～7。513 175%;同时，通过可解释性分析识别出了session(会话)、flow_duration(流持续时间)、Goodput(有效吞吐量)等为影响恶意加密流量检测的核心风险因素。

    恶意加密流量网络安全随机森林SHAP模型可解释性

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    基于蝙蝠优化算法的电力系统经济调度

    朱宗玖刘俊家
    179-185页
    查看更多>>摘要：针对电力系统的优化调度问题，提出基于蝙蝠优化算法的运行策略，旨在降低发电机组的总燃料成本和减少污染物排放量。然而由于约束条件的复杂性，一般的数学方法难以解决这个难题。采用优化过的蝙蝠算法(NBA)来解决电力系统动态经济调度问题，为了验证优化过的NBA算法的性能，对一个含有 6 台火电机组的电力系统进行优化调度，并在Matlab软件中对模型进行了仿真和测试。以运行成本最小为目标函数，约束条件包含功率平衡约束、火电机组最大最小出力约束、火电机组爬坡约束、网络潮流约束等，然后使用NBA算法完成对电力系统优化调度决策任务，结果表明，优化过后的算法减少污染的同时降低了发电成本，提升了电力系统的效益。

    电力系统蝙蝠算法优化调度火电机组运行成本

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    基于动态学习率边界的隐私保护算法

    钱振
    186-192页
    查看更多>>摘要：深度学习优化算法在对数据进行训练时容易导致隐私泄露，卷积神经网络在进行隐私计算时会因为计算每个样本的梯度而带来巨大的内存开销，针对以上问题，提出一种结合混合重影剪裁的差分隐私动态学习率边界算法。将AdaBound优化算法与差分隐私相结合，缓解了算法在训练时的极端学习率和不稳定现象，减少了在反向传播过程中因为加入噪声而对模型收敛速度产生的影响。在卷积层上使用混合重影剪裁，简化了更新中对于梯度的直接计算所带来的开销成本，可以有效地训练差分隐私模型。最后，通过仿真实验，与其他经典的差分隐私算法进行对比，实验表明，算法实现了在相同隐私预算下更高的准确率，具有更优的性能，对模型的隐私保护效果更好。

    差分隐私深度学习随机梯度下降图像分类自适应算法学习率剪裁

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    基于SG-LSTM-GRU井下粉尘体积分数预测模型

    牛莉莉杨超宇
    193-199页
    查看更多>>摘要：粉尘体积分数监测对煤矿粉尘预警起着重要的作用，对其变化预测有利于保障井下安全生产和降低井下矿工职业病风险。针对井下粉尘体积分数预测问题，建立了一种SG-LSTM-GRU预测模型。对监测数据进行预处理，先采用SG滤波方法处理，可以减少时间序列数据中存在的噪声数据，再用最大最小值法进行归一化处理，将得到的数据集划分为90%训练集与10%测试集，通过枚举法不断地实验确定SG滤波器中的参数值以及模型中时间步长，再通过 LSTM 和 GRU 模型相结合的方式，既可以通过LSTM层保留数据中较多的特征，又可以通过GRU层提高模型的训练速度，采用均方根误差、平均绝对误差和计算时间进行模型对比评价。研究结果表明，SG-LSTM-GRU模型预测的RMSE为0。256，MAE为 0。066，相比其他预测模型该模型预测效果好。因此，采取SG-LSTM-GRU模型对井下粉尘体积分数预测，可以提高数据预测准确性，实现煤矿井下安全生产以及降低矿工尘肺病风险。

    机器学习LSTMGRUSavitzkyGolay滤波器粉尘体积分数预测安全生产

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    带有校正项的自适应梯度下降优化算法

    黄建勇周跃进
    200-207页
    查看更多>>摘要：基于批处理的随机梯度下降(SGD)优化算法通常用于训练卷积神经网络(CNNs)，其性能的优劣直接影响神经网络收敛的速度。近年来，一些自适应梯度下降优化算法被提出，如Adam、Radam算法等。然而，这些优化算法既没有利用历史迭代的梯度范数，也没有利用随机子样本中梯度的二阶矩，这些导致自适应梯度下降优化算法收敛速度较慢，性能也不稳定。结合历史梯度范数和梯度的二阶矩，提出了一种新的自适应梯度下降优化算法normEve。通过模拟仿真实验，实验结果表明，提出的新算法在结合历史梯度范数和梯度二阶矩的情形下能有效地提高算法的收敛速度。通过实例验证新算法与Adam优化算法比较，新算法的测试准确率大于Adam优化算法，验证了新算法的优越性。

    梯度下降神经网络梯度范数自适应学习率分类优化算法

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    基于平方根容积卡尔曼滤波的核反应堆功率H∞控制

    张玉衡王俊玲刘雨昆
    208-214页
    查看更多>>摘要：核反应堆的负荷跟踪控制是核电站灵活调峰、具有应用价值的基础之一。根据反应堆中子动力学、热工水力、反应性方程等数学模型构建了反应堆的平方根容积卡尔曼滤波器(Square-root Cubature Kalman Filter，SCKF)，对反应堆状态反馈问题中部分状态量无法量测或估计精度不足的问题加以解决，结合离散H∞性能指标设计了基于SCKF的反应堆功率H∞控制器，并与基于经典卡尔曼滤波器(Kalman Filter，KF)的反应堆功率H∞控制器进行了同工况数值仿真对比。仿真结果表明，基于SCKF的功率控制器具有较好的负荷跟踪性能，能够根据期望跟踪目标调节反应堆功率水平;由于SCKF对非线性系统模型相比于KF具有更高的状态估计精度，基于SCKF的功率控制器相比基于KF的功率控制器具有更优的控制效果。

    核反应堆卡尔曼滤波平方根容积卡尔曼滤波H∞性能指标负荷跟踪控制

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